Учёные Нижегородского государственного архитектурно-строительного университета (ННГАСУ) разработали программный комплекс «RTAlgo». Она умеет автоматически находить любые объекты на спутниковых снимках и переводить их в язык векторной графики, работая быстрее и точнее человека.
Программа использует нейросеть, которая анализирует каждый пиксель изображения по принципу «объект/не объект». После обнаружения в дело вступает алгоритм трассировки с применением кривых Безье: пиксельная «мозаика» превращается в аккуратные плавные линии и контуры, готовые для загрузки в геоинформационные системы.
Разработка вносит вклад в достижение технологического суверенитета России в сфере обработки геопространственных данных и автоматизации проектирования. «RTAlgo» позволяет полностью отказаться от ручного обвода снимков — процесса, занимавшего у специалистов часы и дни, — заменяя его работой самообучающейся математической модели.
«Модуль визуализации пространственных данных программы отображает результаты бинарной классификации в виде одноканального растра. Модуль оценки результатов автоматизированной классификации осуществляет независимую оценку точности. Модуль трассировки векторизует полученное изображение распознанных объектов», — пояснил один из авторов разработки, профессор кафедры инженерной графики и информационного моделирования ННГАСУ Евгений Попов.
Программа подходит для работы с многоканальными растровыми снимками и включает встроенную систему метрик: она не только предъявляет результат, но и сама рассчитывает, насколько точно сработала нейросеть, выполняя независимую проверку качества распознавания. Это особенно важно для задач градостроительства, лесного хозяйства и сельского хозяйства, где цена ошибки высока.
Отметим, что разработка появилась благодаря реализации стратегического проекта вуза «Цифровое строительство», который является частью Программы развития ННГАСУ в рамках программы «Приоритет‑2030», входящей в обновлённый национальный проект «Молодёжь и дети».
СПРАВКА:
Программа «RTAlgo» предназначена для векторизации объектов на спутниковых снимках с помощью нейросетевого алгоритма и кривых Безье. Может использоваться в архитектуре, кадастре, мониторинге территорий и любых отраслях, где требуется анализ мультиспектральных изображений.
